Enregistrement W3009348865 · doi:10.1016/j.jdermsci.2020.02.003

SJS/TEN 2019: From science to translation

2020· article· en· W3009348865 sur OpenAlexafffund

Wan-Chun Chang, Riichiro Abe, Paul Anderson, Wanpen Anderson, Michael R. Ardern‐Jones, Thomas M. Beachkofsky, Teresa Bellón, Agnieszka Biala, Charles S. Bouchard, Gianpiero L. Cavalleri, Nicole M. Chapman, James Chodosh, Hyon K. Choi, Ricardo Cibotti, Sherrie J. Divito, Karen M. Dewar, Ulrike Dehaeck, Mahyar Etminan, Diane Forbes, Esther Fuchs, Jennifer L. Goldman, James H. Holmes, Elyse A. Hope, Wen‐Hung Chung, Chia‐Ling Hsieh, Alfonso Iovieno, Julienne Jagdeo, Mee Kum Kim, David M. Koelle, Mario E. Lacouture, Sophie Le Pallec, Rannakoe Lehloenya, Robyn Lim, Angie Lowe, Jean McCawley, Julie McCawley, Robert G. Micheletti, Maja Mockenhaupt, Katie Niemeyer, Michael A. Norcross, Douglas Oboh, C Olteanu, Helena B. Pasieka, Jonny Peter, Munir Pirmohamed, Michael Rieder, Hajirah N. Saeed, Neil H. Shear, Christine Shieh, Sabine M. J. M. Straus, Chonlaphat Sukasem, Cynthia Sung, Jason A. Trubiano, Sheng-Ying Tsou, Mayumi Ueta, Simona Volpi, Chen Wan, Hongsheng Wang, Zhao-Qing Wang, Jessica Weintraub, Cindy Whale, Lisa M. Wheatley, Sonia Whyte-Croasdaile, Kristina Williams, Galen E.B. Wright, Sonia N. Yeung, Li Zhou, Wen‐Hung Chung, Elizabeth J. Phillips, Bruce Carleton

Notice bibliographique

RevueJournal of Dermatological Science · 2020

Typearticle

Langueen

DomaineMedicine

ThématiqueDrug-Induced Adverse Reactions

Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreWestern UniversityLondon Health Sciences CentreHealth CanadaHealth Sciences CentreVancouver General HospitalUniversity of AlbertaGenome British ColumbiaCanadian Institutes of Health ResearchGenome CanadaBC Children's HospitalUniversity of British Columbia

Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesFogarty International CenterNational Cancer InstituteNational Center for Advancing Translational SciencesNational Human Genome Research InstituteNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchBC Children's HospitalNorges IdrettshøgskoleFaculty of Medicine, University of British ColumbiaNational Institutes of HealthScience Foundation IrelandIlluminaEuropean CommissionNational Institute for Health and Care ResearchU.S. Food and Drug AdministrationGenome British ColumbiaNational Eye InstituteFaculty of Pharmaceutical Sciences, University of British ColumbiaMinistry of Science and Technology, Taiwan

Mots-clésToxic epidermal necrolysisMultidisciplinary approachMedicineDermatologyErythemaMultidisciplinary teamErythema multiformeDiseasePathologyNursingPolitical science

DOI10.1016/j.jdermsci.2020.02.003

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044

Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated

Catégories candidatesaucune

Catégories consensuellesaucune

DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune

Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet

GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune

Score de désaccord entre enseignants0,047

Score d'incertitude au seuil0,159

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,009	0,044
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,001	0,001
Méta-épidémiologie (sens large)	0,002	0,001
Bibliométrie	0,003	0,002
Études des sciences et des technologies	0,001	0,003
Communication savante	0,007	0,004
Science ouverte	0,001	0,003
Intégrité de la recherche	0,007	0,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,047	0,030

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,064

Tête enseignante GPT0,337

Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail

Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.

Devis d'étudeSans objet

Domainenon disponible

GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations76

Publié2020

Routes d'admission2

Résumé présentnon

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